除了振動(dòng)監(jiān)測(cè)，還可以采用聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)來(lái)輔助檢測(cè) GIS 設(shè)備的機(jī)械性故障。當(dāng)設(shè)備發(fā)生機(jī)械性運(yùn)動(dòng)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生特定頻率的聲音信號(hào)。通過(guò)在設(shè)備周?chē)惭b聲學(xué)傳感器，如麥克風(fēng)陣列，能夠捕捉到這些聲音信號(hào)。利用聲學(xué)信號(hào)處理技術(shù)，對(duì)采集到的聲音信號(hào)進(jìn)行分析，識(shí)別出與機(jī)械性故障相關(guān)的聲音特征。例如，開(kāi)關(guān)觸頭接觸異常時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生異常的摩擦聲，通過(guò)分析聲學(xué)信號(hào)中的頻率成分和強(qiáng)度變化，可判斷觸頭的接觸狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)械性故障。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。聲紋在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

3.2.2感知層的IED/主機(jī)GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成?！舨杉K：實(shí)現(xiàn)6路聲紋振動(dòng)信號(hào)、1路電流信號(hào)的采集?！籼幚砟K：實(shí)現(xiàn)信號(hào)的放大、濾波和檢波及A/D轉(zhuǎn)換等功能，利用硬件對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行處理，保證信號(hào)的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號(hào)經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，便于IED/主機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析?！綦娫茨K：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉(zhuǎn)換，為IED/主機(jī)供電?！鬠SB接口：用于現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)獲取、調(diào)試?！敉ㄐ拍K：用于向遠(yuǎn)端平臺(tái)層的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸、操控指令接收。專(zhuān)注在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)試驗(yàn)杭州國(guó)洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用案例。

對(duì) GIS 設(shè)備機(jī)械性故障監(jiān)測(cè)的投入，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看具有***的經(jīng)濟(jì)效益。雖然在監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的建設(shè)和維護(hù)方面需要一定的資金投入，但通過(guò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理機(jī)械性故障，避免設(shè)備故障導(dǎo)致的停電事故和大規(guī)模維修費(fèi)用，能夠?yàn)閲?guó)家電網(wǎng)公司節(jié)省大量的資金。例如，一次因 GIS 設(shè)備機(jī)械性故障引發(fā)的停電事故，可能導(dǎo)致工業(yè)用戶(hù)的生產(chǎn)停滯，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。而通過(guò)有效的監(jiān)測(cè)，提前預(yù)防故障的發(fā)生，可避免這些間接經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)減少設(shè)備維修成本，提高電力系統(tǒng)的整體經(jīng)濟(jì)效益。

GZPD-01G型局部放電在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用的UHF傳感器工作頻帶在300MHz-2000MHz，對(duì)于一般的電力載波信號(hào)（1MHZ以下）、工頻及諧波干擾（50-10kHZ）以及廣播信號(hào)（100MHZ左右）等常見(jiàn)干擾源，可以有效避免。而且架空母線存在大量電暈放電，該類(lèi)放電的頻帶不超過(guò)150Mhz，因而通過(guò)帶通濾波器，可有效濾除電暈放電干擾，采集的信號(hào)信噪比很高。該系統(tǒng)集局部放電的監(jiān)測(cè)、定位、報(bào)警功能于一身，可有效實(shí)現(xiàn)GIS局部放電連續(xù)在線監(jiān)測(cè)。超聲波檢測(cè)：GIS發(fā)生局部放電時(shí)產(chǎn)生納秒級(jí)上升前沿的放電脈沖，生成的電磁波在GIS氣室內(nèi)傳播。放電區(qū)域內(nèi)分子間劇烈撞擊，會(huì)產(chǎn)生包括縱波、橫波和表面波的聲波，在宏觀上表現(xiàn)為脈沖壓力波，以縱波和橫波的方式向四周傳播，因此放電點(diǎn)可看作脈沖聲波場(chǎng)源?？梢酝ㄟ^(guò)超聲波傳感器接收局部放電產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)，來(lái)達(dá)到檢測(cè)GIS內(nèi)部局部放電目的。杭州國(guó)洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的詳細(xì)技術(shù)說(shuō)明。

趨勢(shì)分析功能在電力設(shè)備的智能運(yùn)維發(fā)展中具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，將趨勢(shì)分析與智能算法相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電力設(shè)備局部放電的智能預(yù)測(cè)和診斷。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)大量的局部放電趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立局部放電故障預(yù)測(cè)模型。該模型能夠根據(jù)當(dāng)前的局部放電趨勢(shì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障的概率和類(lèi)型，提前為運(yùn)維人員提供準(zhǔn)確的故障預(yù)警信息。同時(shí)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將局部放電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與設(shè)備的智能運(yùn)維平臺(tái)深度融合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、智能診斷和遠(yuǎn)程控制，推動(dòng)電力設(shè)備運(yùn)維向智能化、高效化方向發(fā)展。聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)時(shí)，聲音信號(hào)的分辨率能達(dá)到什么程度？便攜式聲紋在線監(jiān)測(cè)答疑解惑

杭州國(guó)洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的成本效益分析。聲紋在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

智能算法在 GIS 設(shè)備機(jī)械性故障監(jiān)測(cè)中也具有廣闊的應(yīng)用前景。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對(duì)大量的振動(dòng)和聲學(xué)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。通過(guò)建立故障診斷模型，使算法能夠自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)和各種機(jī)械性故障狀態(tài)。例如，將歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和已知的機(jī)械性故障狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型可以對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，準(zhǔn)確判斷設(shè)備是否存在機(jī)械性故障，并預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì)，為設(shè)備的維護(hù)和檢修提供科學(xué)依據(jù)。聲紋在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)